저전력 AI 반도체(인공지능총서)

저전력 AI 반도체, 더 효율적인 미래를 향하여
AI 기술이 급격히 발전하면서 연산량이 폭발적으로 증가하고 있다. 이는 더 강력한 반도체의 필요성을 초래하며, 동시에 전력 소모 문제를 야기한다. 이 책은 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 기술과 미래 전망을 조망한다. AI 연산을 담당하는 반도체로는 CPU, GPU, TPU, NPU 등이 있으며, 특히 AI 전용 반도체는 점점 더 높은 연산 속도와 에너지 효율을 요구받고 있다. 이를 위해 3D 반도체 기술, 고대역폭 메모리(HBM), 칩릿(Chiplet) 구조 등 혁신적인 기술이 등장하고 있다. 또한, 반도체의 집적도를 높이는 기존 방식(무어의 법칙)은 한계에 도달했으며, 저전력 설계와 새로운 소재 개발이 더욱 중요한 과제가 되었다. 이 책은 AI 반도체의 발전 과정과 최신 기술을 설명하며, 지속 가능한 AI 발전을 위해 저전력 반도체가 필수적인 이유를 강조한다. AI가 더욱 친환경적으로 발전하기 위해서는 에너지 효율적인 반도체 기술이 필수적이며, 이에 대한 연구와 혁신이 지속되어야 한다. 이 책을 통해 AI 반도체의 현재와 미래를 조망하고, 효율적인 연산과 지속 가능한 기술 발전의 방향을 탐색할 수 있다.

AI 반도체와 에너지 효율

01 AI와 반도체의 전력 소비
02 저전력 반도체 설계 원리 이해
03 저전력 AI 하드웨어 가속기
04 메모리와 데이터 이동의 전력 최적화
05 AI 모델 경량화의 저전력 접근
06 엣지 AI와 사물인터넷을 위한 저전력 반도체
07 스마트폰의 두뇌: 저전력 AI를 실현하는 AP
08 저전력 반도체를 위한 제조 공정 혁신
09 전력 AI 반도체를 위한 미래 기술
10 재생에너지와 친환경 AI 반도체

최종수 삼성전자 DS부문 산학협력교수, 숭실대학교 IT대학 AI융합학부 겸임교수다. 캐나다 오타와대학교 전기 및 컴퓨터과학과에서 신경회로망과 신호처리 연구로 박사 학위를 받았다. 삼성전자 통신연구소와 DMC연구소에서 이동통신 표준 기술을 연구했고, 국제 이동통신 표준 규격을 개발하는 3GPP에서 삼성전자 Delegate로 활동했으며(2005∼2014년), 3GPP TSGGERAN 부의장을 지냈다(2007∼2011년). 같은 기간에 삼성전자 영국연구소에서 Standards & Technology Enabling Director로 근무했다(2009∼2011년). 이후 삼성전자 System LSI 사업부에서 Exynos 브랜드로 알려진 Mobile SoC 제품 마케팅 디렉터(2014∼2021년)로 일했으며 AVP사업팀에서 Advanced Package 마케팅 전략을 리드했다(2022∼2023년). 현재 인공지능 반도체와 인공지능 응용 기술을 연구하고 있다.